AI在CAE仿真中的应用

AI在CAE仿真中的应用主要体现在加速仿真计算、设计优化与自动化、数据驱动的仿真增强、实时仿真与数字孪生以及自动化前处理与后处理等方面。

具体来说，AI在CAE仿真中的应用包括：

1.加速仿真计算

替代传统求解器：通过AI模型（如神经网络、图神经网络）直接预测物理场（温度场、应力场、流场等），绕过传统有限元或CFD的迭代计算，实现秒级仿真

降阶模型（ROM）：利用AI构建低维代理模型，替代高保真仿真，用于快速迭代和参数优化

2.设计优化与自动化

生成式设计：基于AI（如GAN强化学习）自动生成满足约束条件的最优设计

拓扑优化：结合传统优化算法，快速生成轻量化结构（如汽车部件、航空航天结构）

3.数据驱动的仿真增强

多物理场耦合简化：AI模型学习多物理场耦合的复杂关系，降低计算复杂度

不确定性量化：通过AI预测材料参数、边界条件的不确定性对仿真结果的影响

利用无监督学习算法辅助审视仿真数据，自动筛选出离群点和潜在风险点

4.实时仿真与数字孪生

结合传感器数据，驱动数字孪生模型实时反映物理系统状态（如设备健康监测）

5.自动化前处理与后处理

自动网格划分：AI实现高质量网格的自动生成，大幅减少工程师手动操作时间

结果分析与可视化：AI自动提取关键特征（如应力集中点）

这些AI功能普遍分为模型生成和模型应用两个阶段 。在模型生成阶段需要训练样本收集、数据上传、模型训练、参数配置和模型验证；在模型应用阶段则包括模型预测、部署和界面配置等步骤。

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